GraphRAG 是一种基于图的检索增强方法，由微软开发并开源。它通过结合LLM和图机器学习的技术，从非结构化的文本中提取结构化的数据，构建知识图谱，以支持问答、摘要等多种应用场景。GraphRAG的特色在于利用图机器学习算法进行语意聚合和层次化分析，从而能够回答一些高层次的抽象或总结性问题，这是常规RAG系统的短板。

本篇文章旨在希望大家对大模型的本质、技术和发展趋势有简单的了解。由于近期大模型技术发展很快，这里对大模型的技术、本质及未来趋势进行总结和探讨时，水平有限，疏漏在所难免，请大家谅解。

利用Ollama本地LLM（大语言模型）搭建AI的REST API服务是一个实用的方法。下面是一个简单的工作流程。

从生成图像和文本到生成音乐和艺术，生成模型一直是人工智能的关键挑战之一。本课程将探讨推动生成模型和基础模型（Foundation Models）最近进展的机器学习和人工智能技术。

随着对大型模型应用探索的深入，检索增强生成技术（Retrieval-Augmented Generation）受到了广泛关注，并被应用于各种场景，如知识库问答、法律顾问、学习助手、网站机器人等。

langchain入门五:知识串联,chain的使用,原来做一个LLM应用如此简单

RAG（Retrieval-Augmented Generation），通过将检索模型和生成模型（LLM）结合在一起，即可提高了生成内容的相关性和质量。

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LLM的关键特征之一是其规模，即模型中包含的参数数量非常庞大。这些参数帮助模型捕获语言的复杂性和细微差别。随着模型规模的增加，它们的理解能力和生成文本的质量也会提高，但同时也会增加所需的计算资源和训练时间。

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